利用简易测量板估测白三叶群落地上生物量

地上生物量是草地群落的一个重要指标,而直接收割法对生态系统较脆弱的地区有极大的破坏.为了更有效地估测白三叶群落地上生物量而又不破坏草地,采用自制测量板对陕西省杨凌区大寨镇杜寨村的白三叶群落高度和地上生物量进行了研究.采用铝塑板和高分子板不同规格的17种测量板,将各测量板分别置于白三叶群落上方,记录测量板下方到地面的植物群落高度,重复20次,然后将测量板下方对应面积内的植物齐地面刈割,烘干后,称量得到地上生物量,最后进行数学模型建立、相关性分析,并对模型进行验证.结果表明: 以测量板下方群落高度为自变量,对应面积内群落地上生物量为因变量,建立多种回归方程,群落高度和地上生物量之间呈正相关,R²为0.37～0.76;铝塑板与高分子板相比,其测量得到的生物量变异系数和建立的回归方程决定系数均表现较好,精度较高;最佳测量板为直径35 cm的圆形铝塑板,其最优估测模型为: y=1.6460x-3.3462 (R²=0.76),预测精度达到92.1%.     

基于机器学习算法的草地地上生物量估测——以祁连山草地为例

草地地上生物量（Aboveground Biomass,AGB）是指导畜牧业生产管理的重要指标,是草畜平衡综合分析的基础。目前,有关祁连山草地AGB反演的研究较少,且多源数据间的尺度差异问题并未得到很好的解决。为了解祁连山草地AGB的空间分布状况,利用Sentinel-2多光谱数据、无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）数据以及2021年植被生长期实测草地AGB数据实现了空天地一体化监测,通过决策树回归（Decision Tree Regression,DTR）、随机森林回归（Random Forest Regression,RFR）、梯度提升决策回归树（Gradient Boosting Regression Tree,GBRT）以及极致梯度提升（eXtreme Gradient Boosting,XGBoost）共4种算法反演草地AGB的适用性分析,利用最优模型反演了祁连山草地的AGB空间分布状况。结果表明：研究区内多种植被指数所表现出的特性有所差异。祁连山地区AGB在空间分布上呈现出由西北向东南递增的趋势,平均AGB为925.43kg/hm²。6种植被指数与实测AGB之间均表现为显著正相关,适合作为祁连山草地AGB遥感反演的指标;XGBoost模型较其它模型具有最高的R²值（0.78）和精度（74.75%）、最低的均方根误差（RMSE,99.74 kg/hm²）和平均绝对误差（MAE,71.60 kg/hm²）,模型反演效果最好;UAV数据能够提供更加详细的空间细节特征,减小Sentinel-2数据和实地采样数据间的尺度差异;因此,基于6种植被指数与祁连山草地AGB间的相关性,构建XGBoost模型反演研究区草地AGB空间分布状况是具有实践意义的。研究结果将为指导祁连山草地畜牧业的发展和维护草地生态系统的平衡提供一定的参考价值与数据支撑。     

黄土高原典型草原地上生物量估测模型

为了寻求有效的草地地上生物量估测方法和精确估测黄土高原典型草原草原地上生物量。于2014年8月中旬,在黄土高原典型草原草原地上生物量达到最大值,分别从单株水平和种群水平进行野外调查。以株高(H)和盖度(C)的复合因子(C×H)为自变量,通过回归分析,建立地上生物量估测模型,采用留一法对其精确性进行评估;并通过校正系数以及群落总生物量估测值和实测值比较单株水平和种群水平所建模型的精确性。结果表明:黄土高原典型草原草地,无论在单株水平还是种群水平,线性和幂函数对该区域生物量的拟合效果更好。估测模型检验结果表明,在单株水平各个物种的生物量估测值与实测值相关性较好,均达到了显著水平(P0.05),其r值均大于0.6,总相对误差RS均小于10%,平均相对误差绝对值RMA(average absolute value of relative error)均小于30%,总生物量的实测值与估测值比较接近,校正系数均接近1;而在种群水平上,虽然各物种的生物量估测值与实测值相关性均达到了显著水平(P0.05),但多数物种平均相对误差绝对值RMA大于30%,总相对误差RS(total relative error)均大于10%,总生物量的估测值均大于实测值,校正系数均偏离了1,说明在黄土高原典型草原通过单株水平建立的物种生物量估测模型的精度优于种群水平建立的物种生物量估测模型的精度。     

内蒙古草地样带植物群落生物量的梯度研究

采用样带法对内蒙古草地植物群落生物量沿水热梯度的变化特征进行了研究,并对几种回归方法进行了比较。一元回归结果表明:在本样带的限定范围内,生物量与年均温、≥0 ℃年积温、≥10 ℃年积温、年实际日照总时数等热量因子呈负相关(年均温的相关性最高),而与年降水量、年均相对湿度等水分因子呈正相关(年均相对湿度的相关性最高),其中年均温和年均相对湿度对生物量的影响最为显著,二者对生物量的空间变异起着互为消长的作用,而海拔高度的影响则不显著。多元回归结果表明,作为半干旱区植物生长的主要限制因子,年降水量在大尺度上对生物量产生影响的途径更为复杂,但其作用不可低估。生物量和地下地上生物量比值会因不同的气候区、不同的植被类型和物种组成,对环境因子的响应程度不同,在经向、纬向和草地类型梯度上的变化特征也不同。水热的配比关系要比单一的水分和温度与植物的生长具有更紧密的关系,地下地上生物量比随着水热配比关系的变化也会呈现出不同的变化规律,其驱动因子并不一定始终都是降水。也许可以认为:半干旱/干旱的划分界限是本研究所涉及的草地样带上生物量和地下地上生物量比值沿草地类型梯度变化的一个转折界限,在此界限前后,气候对生物量的主导因素和生物量对此关键因子的响应程度都有所变化。     

青藏高原草地地上生物量估算

及时准确评估草地产草量对草地资源的科学管理和可持续发展具有重要意义。青藏高原自然环境特殊,气候差异显著,地形复杂,仅依靠遥感信息准确监测草地地上生物量(Aboveground Biomass,AGB)变化有较大限制。基于青藏高原草地AGB野外实测数据与Landsat遥感影像,探索了植被指数表征草地AGB信息的有效性,评估了气象和地形信息对准确估算草地AGB的影响,综合利用气象、地形和遥感信息,在新一代地球科学数据和分析应用平台(Google Earth Engine)上构建了梯度增强回归树草地AGB估算模型,绘制了青藏高原多年草地AGB空间分布图。结果表明:(1)基于单因素遥感因子的线性回归模型仅能解释8%-40%的草地AGB变化情况,其中绿色归一化植被指数(Green Normalized Difference Vegetation Index, GNDVI)对草地AGB解释能力较强(40%)。(2)基于遥感因子构建的梯度增强回归树模型测试集R²为0.57。分别添加气象、地形信息,模型对草地AGB的估测准确性有所提升,测试R²为0.62和0.63。(3)基于气象、地形和遥感因子的多因素估测模型能够提高草地AGB估测精度,经递归特征消除法优选后,基于13个特征变量的梯度增强回归树模型拟合效果最好(训练数据集R²=0.79,RMSE=43.42 g/m²,P<0.01;测试数据集R²=0.66,RMSE=53.64 g/m²,P<0.01),可以解释66%草地AGB变化情况。(4)2010年青藏高原平均AGB为94.58 g/m²,2015年93.63 g/m²,2020年100.78 g/m²。青藏高原西北部草地AGB较低,东南部草地AGB较高,整体呈现自西北向东南逐渐增加的分布格局。研究结果为准确估算青藏高原草地产草量和碳储量等研究提供重要参考。     

灌丛化对黄土高原草地植物群落结构和地上生物量的影响

中国北方草地普遍出现灌丛化现象,灌丛化改变植物群落结构、植物多样性和生产力,直接影响着草地生态保护与可持续利用.该研究以黄土高原灌丛化草地为研究对象,通过植被调查,分析比较不同坡向的灌丛斑块与禾草斑块植物群落结构(物种组成、优势种及物种多样性)和地上生物量的差异.结果发现:(1)灌丛化草地不同坡向对物种多样性及地上生物...     

水淹干扰对羊草草地地上生物量影响的初步研究

为在一定程度上揭示水淹干扰后草地净初级生产力变化的机制,对松嫩平原羊草草地水淹干扰梯度上的地上生物量进行了测定和比较,并对经历水淹干扰后土壤水分及主要养分(N、P)的变化以及植被物种组成的变化作了比较分析。结果表明,轻度和重度水淹干扰样带的地上生物量显著高于未受水淹干扰的对照样带,分别高出对照样带89．54％和113.45％,表明水淹干扰消除了对草地生产力起限制作用的因素,使草地净初级生产力有了大幅度提高,水淹干扰首先改变了土壤的水分状况,而水分状况是限制草地生产力的最主要的因素,尤其是在干旱年份,消除了干旱对草地生产力的限制;土壤水分的增加导致土壤养分(N、P等)的有效性显著增加,消除了原来土壤养分匮乏对草地生产力造成的限制;在水淹干扰作用下,群落的物种组成由相对低矮的物种组合趋向于向形态高大的、具有更高生产力潜力的物种组合转变。     

太行山草地建群种远东羊茅地上生物量动态的研究

远东羊茅地上生物量在10．80－979．30gFW/m2或5．00－351．33gDW/m2之间变动,峰期值在902．87－1092．15gFW/m2或331．45－370．53gDW/m2之间变动,地上生物量的季节生长曲线呈单峰型,峰值期出现在7月份,地上生物量的增长与生长高度的增长和投影盖度的扩大呈正直线相关（R＝0．8929和R＝0．9066）,地上生物量和生长高度的最高生长速率出现于同期,而两者的相对生长速率最高值则出现在生物量峰值期之7前,在生长季节期间,降雨量的多少是影响地上生物量变化的主要生态因子,两者的直线回归方程为y=6.2596 1.4089x(R=0.9250)。     

西藏自治区草地地上生物量遥感反演研究

草地地上生物量（Aboveground Biomass,AGB）是反映草地生态系统功能和质量的关键指标,大尺度地准确估算草地AGB对草地生态系统经营管理至关重要。研究以MODIS影像为数据源,提取反射率、植被指数和植被产品三种不同类型的特征变量,结合野外实测样地草地AGB数据,构建以多元线性逐步回归为代表的参数模型以及随机森林、支持向量机和kNN等非参数模型进行西藏自治区草地AGB估测及空间分布制图。结果表明：（1）多元线性逐步回归、随机森林、支持向量机和kNN模型在加入植被产品特征变量后,RMSE分别降低了15.8%、13.5%、4.1%和17.3%,表明植被产品作为建模变量用于草地AGB估测可有效提高模型精度;（2）三种组合变量构建的草地AGB估测模型中,反射率、植被指数、植被产品组合构建的模型效果最佳,其中kNN模型估测精度最高,R²达到0.60,RMSE和MAE分别为0.43、0.34 t/hm²;（3）草地AGB空间分布呈现出西北地区较低、中部地区较高且分布形态较破碎和东部地区较高的变化特征;（4）利用MODIS植被产品结合kNN模型的预测值与草地实测的AGB空间分布趋势基本一致。综上,MODIS植被产品结合kNN模型可作为大尺度区域草地AGB遥感估测的有效参考。     

太行山草地建群种远东羊茅地上生物量动态的研究

 远东羊茅地上生物量在10.80—979.30gFW／m2或5.00—351.33gDW／m2之间变动,峰期值在902.87—1092.15gFW／m2或331.45—370.53gDW／m2之间变动。地上生物量的季节生长曲线呈单峰型,峰值期出现在7月份。地上生物量的增长与生长高度的增长和投影盖度的扩大呈正直线相关(R=0.8929和R=0.9066)。地上生物量和生长高度的最高生长速率出现于同期,而两者的相对生长速率最高值则出现在生物量峰值期之前。在生长季节期间,降雨量的多少是影响地上生物量变化的主要生态因子,两者的直线回归方程为y=6.2596+1.4089x(R=0.9250)。     

三江平原不同群落小叶章种群地上生物量动态及其时间序列分析

本文通过对三江平原典型草甸、沼泽化草甸、沼泽3个群落的优势植物小叶章种群地上生物量及其时间序列分析。结果表明:3个群落小叶章种群地上生物的季节动态均呈单峰型,均在7月末达到极大值。其抛物线拟合效果良好。时间序列分析准确地反映了小叶章种群地上生物量的季节动态变化规律。     

青藏高原植被样带地上部分生物量的分布格局（英文）

 实测了青藏高原植被样带22个地区不同植被类型的地上部分生物量并进行了格局分析。对于未受人为干扰的以常绿阔叶林为基带的亚高山天然植被,随着海拔升高,地上生物量呈递增趋势,在一定海拔高度达最大,海拔继续升高地上生物量则迅速下降。这一垂直分异规律在一定程度上反映了全球地带性森林植被最大生物量分布的纬向分异性。基于Weber定律的回归分析表明,地上生物量与水热因子的相关关系可用Logistic函数拟合,1月平均气温、7月平均气温、年平均气温、年降水量及其组合因子可解释高原植被样带地上生物量变化的28%～53%,其中年降水量及其同年平均气温的组合与地上生物量的相关性最高（R2为0.46～0.53,p<0.001）。但是,年降水量和平均气温的变化不足以解释西藏色齐拉山暗针叶林具有最高的地上生物量。我们认为,自然植被地上部分生物量的分布格局受到更为复杂的气候因子的制约,例如太阳辐射、湿度、风、水分和能量平衡等。     

三江平原典型草甸小叶章种群地上器官生物量及其分层结构

混合盐胁迫对星星草幼苗光合特性的影响,在短期盐胁迫(6d)和长期盐胁迫(45d)下是不同的。在短期盐胁迫下,小于1.0%的盐胁迫对星星草幼苗光合速率影响不大,甚至还会有一定的促进作用,而超过1.0%以后则迅速降低。气孔导度在盐胁迫下的变化与光合速率的变化基本一致,均随着盐胁迫的增加而降低,而对内的CO₂浓度在整个盐胁迫范围内均增加。     

三江平原沼泽化草甸小叶章种群地上生物量及其生长速率季节动态的研究

三江平原沼泽化草甸优势种群-小叶章(Deyeuxia angustifolia)种群地上生物ABI,AAGR,ARGR季节动态均呈单峰型。均至7月末到达到极大值。分别为358.05g/m²,230.96g/m²,14.6830g/d,0.0638g/g·d。BI,AGR,RGR在7月末之前为正,之后为负。极大值均出现在6月末-7月中旬,分别为107. 97g/m²、7.712g/d、0.0274g/g·d。且BI与AGR、RGR, ABI与AAGR、ARGR存在着极显著的线性关系。     

小叶章种群地上生物量生长量及其时间序列分析

本文通过对三江平原典型草甸、沼泽化草甸及沼泽群落的优势种群-小叶章种群地上生物量生长量及其时间序列的分析表明:典型草甸小叶章种群地上生物量生长量季节动态呈"W"型。另两个类型呈双峰型。其累积生长量均呈单峰型,且在整个生长季,干物质均有一定程度的积累,时间序列分析也验证了上述变化趋势。     

刈割冬牧70黑麦地上生物量动态与草群再生效应的研究

通过刈割冬牧70黑麦研究一、二茬草地上生物量动态特征及草群的再生效应,结果表明:从返青至初夏(6月7日)的生长期内,冬牧70黑麦可收获两茬草,地上最高总生物量可达1004.20g/m²,表明其具有强的光合生产效率。通过一、二茬草生产性能比较可以看出,在最高总生物量中,二茬草占57.11%,生长天数占总生长天数的42.06%;一茬草鲜干比相对较大,茎叶比则相对较低,说明一茬草更适合用作青饲或制备青绿饮食品,二茬草则更利于制备干草饲用或纤维食品。AGR与RGR的比较可进一步证明一茬草后期的管理对草群总生物量的形成具有重要的作用。本研究为最大限度发挥冬牧70黑麦生产性能及实施高效生态农业工程提供理论依据。     

三江平原典型草甸小叶章种群地上生物量动态

本文在东北三江平原典型草甸小叶章种群地上生物量及其组成动态关系的研究结果表明,小叶章种群地上生物量及其组成部分茎,叶,穗生物量季节动态的呈单峰型,在７月末达到极大值,分别为９９．６９５,５７１．４８,４１１．５８,１３．８９ｇ／Ｍ＾２抛物线拟合效果良好,且相互间存在明显的线性关系,直线拟合效果良好,Ｆ／Ｃ〈１,说明其生产效率较典型草原低,而高于同地区的芦苇种各及陕北黄土高原的禾草群落,Ｆ／Ｃ值和结     

冬小麦单产的光谱数据估测模型研究

 本文在分析冬小麦群体经济产量与叶面积系数关系的基础上,以地面实测冬小麦反射光谱数据为依据,提出了一种新的动态VI-产量模型,即LAD-产量模型。该模型具有冬小麦生育后期(抽穗一灌浆末期)光合面积和光合时间等信息,其冬小麦单位面积产量(简称单产)估测精度为98%。另外,本文根据常用的某一特定生育期VI-产量模型,用冬小麦各生育期的VI值分别估测小麦单产,确定山东省禹城市冬小麦的灌浆中期为最佳估产时间。此时期．小麦单产估测精度为96%。